近日，中国农业科学院棉花研究所李亚兵研究员团队开展棉田土壤含水量智能化管理相关研究，利用图像处理技术模拟传感器自动采集棉田土壤含水量的最佳频率。相关研究成果以“Application of image technology to simulate optimal frequency of automatic collection of volumetric soil water content data”为题发表在国际知名期刊《农业水管理（Agricultural Water Management）》（IF=4.516，Q1-农林科学Top期刊）。

土壤含水量监测是农田环境监测的一个重要方面，准确、实时地测定土壤水分含量对作物干旱胁迫诊断和智能灌溉具有重要意义。常规条件下，利用传感器对土壤含水量数据采集是不间断的、实时的，数据量庞大，数据分析困难。因此，对传感器采集的数据进行合理的处理和分析，成为利用数据服务生产、解决实际问题的关键。

本研究以覆膜滴灌下的棉田为研究对象，采用“网格法”在棉田土壤剖面上布置传感器。利用3维空间插值技术对土壤含水量数据建模并绘制等值线图，并采用图像处理技术(图像灰度转换和图像相似性比较)，确定最佳的图像预处理算法和土壤含水量监测的最佳时间节点。结果表明，限制对比度自适应直方图均衡化算法是处理土壤含水量等值线图的最佳灰度化算法；以及传感器采集土壤含水量的最佳频率为隔10小时采集一次。该结论为利用传感器监测土壤含水量变化、利用图像处理分析土壤含水量时空变化和优化土壤含水量监测流程提供理论基础，为农田水资源管理提供理论参考。

该研究得到国家重点研发项目（2020YFD1001005）基金资助。中棉所2021级博士研究生王剑为论文第一作者，李亚兵研究员和王占彪副研究员为论文通讯作者。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.agwat.2022.107674

试验研究框架、传感器布置图及土壤含水量等值线图图像处理对比图